两道算法题 讲思路（第一道ac，第二道优化思路没想到）有一道让我判断 abcd第一个不重复的元素我说的 当遍历到a时 检测字串bcd有没有重复元素面试官时间复杂度为 平方n 有没有优化思路?

.....没想到，点了？

面完想起了 统计个数

1. 介绍一下你自己

面试官：请做一下自我介绍。

1. 面试题

Q1说一下行锁升级为Redis分布式锁的背景和实现方案。

回答:业务背景是多台机器执行异步任务,抢占任务竞争激烈，最终选择了Redis分布式锁而非乐观锁或MySQL行锁。

复盘答案:

对比行锁与乐观锁以及分布式锁的区别以及场景。行级锁: 主从也能用，就是 性能低乐观锁:

UPDATE task

SET status = 执行中, version = version + 1

WHERE status = 0

AND id IN (1,2,3,4)

可能导致 部分失败Redis分布式锁:保证一批任务的原子性，要么这一批全部抢占成功，要么全部失败。

Q1死锁是啥?

A:关于死锁，虽然我没遇到过，但知道死锁发生的四个条件：资源互竞争、资源不可剥夺、环路等待、请求保持。破坏条件的方式包括一次性申请完资源，或给锁设置过期时间做兜底。

复盘:

差不多

Q2Redis除了锁还用来做什么？

答：做消息查询的缓存，以及防重复消息。

追问：怎么解决缓存一致性问题？

Redis和MySQL本质解决不了实时一致性，我们采用最终一致性方案——延时双删。先删缓存，再更新数据库，然后再删一次缓存，前后两次删除保证缓存清除。

复盘:缓存一致性怎么保证

1.过期时间兜底2.更新mysql后删除redis

3.reids订阅mysql的bin log日志，使用阿里canal组件

Q3解释一下冷热数据。

答：我们有定时任务（每小时、每分钟都有），业务真正需要观测的是即将发生的事件（近2小时内），其他属于冷数据。我们把近2小时的时间点放入Redis，用适当数据结构不断检查是否到点，到点就拿出来给执行层。冷数据有迁移服务不断生成后面要执行的数据，存在数据库里。

复盘:

差不多

Q4任务量大时怎么处理？

答：考虑过分表问题。调研过美团、阿里的组件，但我们想做自己有分库分表能力的方案。做了个治理服务，当表大于400万（阿里推荐500万，我们选400万做缓冲）时就重新分表，新任务在新表执行，旧表保留执行记录。冷数据直接归档，热数据（单表内容）用ES解决大表查询问题。

复盘:

应该回增加worker执行者机器的。（这里应该 面试就寄寄了）

Q5离职原因？之前工作强度怎么样？

答:是的。当时主要是家里母亲要手术，公司不能请长假，我也请了很多次假，最终主动离职。在休息期间也在自学技术、看专业书籍。

答压力比较大，工作压过来时，有时候周天晚上10点钟也在开会，有点累了。但其实感觉还可以，就是一个一个任务完成，有攀越高峰的感觉。

面试官：你用Claude Code做什么？

答：来需求后，先讲清楚任务背景和角色（用提示词工程）。比如找开源项目时，会让Claude总结项目、生成README。如果是开发数据面板，会mock假数据。也会用来做单测。

复盘:1.首先用plan模式 生成 整体框架

2.生成前要求清楚 明确技术栈、项目要求、功能点

3.生成 CLAUDE.md 方案文档

4.起一个子代理 检查、写单测

5.skills优化（具体用啥skills还在网上学）

大体这几个架构、Code Review、单元测试、Spring Boot、微服务

Q6线程池用的啥：

fixed线程池

核心参数7个：最大线程数、核心线程数、阻塞队列、最大超时时间、超时时间单位、线程工厂、拒绝策略。

分配流程：先创建线程，看核心线程是否满载。满了进阻塞队列（无界队列直接进），队列满了再扩到最大线程数。最大线程数也满了就进入拒绝策略（默认AbortPolicy）。

复盘:差不多

Q8

ThreadLocal：

本质是HashMap，给每个线程分配副本。

缺点是可能内存泄漏，因为Key是弱引用，键被删除后Value释放不了。建议设置为static或不要声明过多。

复盘:

1.threadlocal实现线程隔离，给每个线程分配副本（放弃源码解释了，记不清）2.内存泄漏问题，因为key是弱引用(GC触发就回收)，value是强引用，当key的回收了之后，value就不会被回收。

解决方法： 用完remove

Q9

MySQL索引失效哪些:

最左匹配原则失效（模糊查询%在左边）。

函数计算导致失效。

范围查询导致后续索引失效（如a、b、c三个条件，b产生范围查询，c的索引失效）。

复盘:

Q10 MVCC介绍下：

答：解决读写冲突，与Undo Log一起实现ACID中的隔离性。

Undo Log每行隐藏两列：事务ID和回滚指针（指向上一个版本）。

Read View包含：当前事务ID、最大活跃ID、最小活跃ID、最大事务ID。

判断规则：事务ID小于最小活跃ID（已提交，可见）；大于最大事务ID（未提交，不可见）；在活跃事务列表中（活跃中，不可见）。

解决部分幻读问题，但解决不了当前读（快照读和当前读混用场景）。

复盘：

差不多Q12介绍下redis 故障转移

从节点不断探测主节点是否活着，如果认为主节点主观下线，且半数以上节点认同，就触发切换。

根据同步位置推选新主节点。

复盘:哨兵发起ping命令检测主节点，如果下线标记为主观下线，发起一轮投票，假如超过阈值，则标记为事实下线。

然后从优先级、复制进度、ID大小选择新的主节点。之后旧的主节点降级为从节点。

Q13Kafka怎么保证发送成功的

回答：消费者发送失败设置ACK为All（所有副本写入）。

复盘:

Q14 不断重试可能导致生产者发送重复消息答:消费端设置唯一业务ID去重。业务方去保证

复盘:

消费侧 新增数据库的话 唯一索引去重 ,更新的话，生成token 之后存入redis

Q15其他

会写Python，用过LangChain、Plotly、Pandas等库。

Q16如何排查服务挂掉了

Linux排查问题：先看TOP命令看CPU，再看是否死锁。用jstack打线程日志，搜Deadlock字段。先在Nacos看服务是否存活，

Q17服务响应慢如何定位？

用SkyWalking看链路哪阶段超时。

Q18kafka的重试策略？

点了？后面提示 重试次数

Q19redis的cluster中主从同步过程

点了？回家想起是ping pong机制

面试总结

感觉

问到kafka怎么解决重试问题的，不知道在问啥redis的cluster中主从同步过程，点了

寄寄寄

不足之处

Claude code 致命Threadlocal 真的记不住